最小二乘法在ISP CCM标定中的简介

已于 2022-11-18 20:39:59 修改
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分类专栏： ISP 基础算法 文章标签： CCM ISP
于 2022-11-18 20:34:39 首次发布
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一、基础知识

假设我们有16幅名人脸部灰度图像，我们是否可以找到16幅脸部图像的线性组合，使得其线性组合最接近于目标脸部图像呢？

名人库

 我们知道灰度图像可以用矩阵表示。假设有如下灰度图。

我们可以用矩阵表示为：

我们也可以用向量的形式保存灰度图像。因此，如上灰度图像

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步骤9：单击图中按键，加载6500k色温下的ccm参数，参照6500k raw图标定步骤，完成所有raw图标定。将标定完成的CCM参数加载到板端，在色温箱中，根据不同色温下的实际色彩效果，手动调整对应色温的CCM参数。步骤3：导入当前raw图时的gamma值，在gamma界面下可保存；步骤4：导入步骤3中的gamma值作为目标gamma值；（1）调整各色块校正权重，对于偏色的色块，增加权重。步骤10：将标定完成的CCM参数，加载到板端。步骤1：选中当前要标定的色温raw图；步骤2：点击选中该raw图；
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使用最小二乘法求解ccm矩阵
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在ISP通路里，有个CCM(Color Correction Matrix)模块，这个模块就是个3x3的矩阵，其目的就是将与设备相关的颜色空间，转到和设备无关的颜色空间。 这个模块可以用最小二乘法计算得到，先介绍下最小二乘法。 其中，我们规定其中B为3xN的矩阵，A为3xN的矩阵，M为3x3矩阵。可以认为M为CCM矩阵，A为目标色卡RGB或XYZ值，B为camera的RGB值，N为色卡的数目，一般为24色卡或者SG色卡，由于CCM矩阵是3x3矩阵，所以...
最小二乘法求CCM色彩还原矩阵
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代码 int calc_ccm(double *r, double *g, double *b, double *R, double *G, double *B, int num, double *ccm) { double sum_rr=0, sum_gg=0, sum_bb=0, sum_rg=0, sum_gb=0, sum_rb=0; double sum_rR=0, sum_gR=0, sum_bR=0, sum_rG=0, sum_gG=0, sum_bG=0, sum_rB
Camera中的CCM变换和标定
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hello， 今天聊一聊ISP当中的一个重要模块CCM；为什么ISP模块中要有这个模块呢，上面列的一堆原因，最重要的因素是我们肉眼的对光谱的RGB响应曲线和sensor的响应曲线是不同的；CCM一般是3x3矩阵形式，也有3x4形式的，3x4形式主要是给rgb各自加一个offset保证灰点也就是r=g=b的点，经过CCM以后仍然r=g=b；注意shading影响，拍这个色卡占整个sensor中间一小部分就可以主要包括减blc，根据第4行的patch，获取awb gain值，乘上去；
CCM 优化代码，包含部分isp模块
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ISP（Image Signal Processor，图像信号处理器）是数字相机系统中的核心组件，负责处理传感器捕获的原始图像数据，包括CCM在内的诸多图像处理任务都在其职责范围内。本项目"CCM 优化代码，包含部分isp模块"主要涉及...
【ISP】浅析CCM
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   对于正常人而言，睁开眼的一刹那，便能看到五彩斑斓的世界。各种形形色色的物体不断映入我们的眼帘，刷新着我们对这个世界的感知。在遇到美好的场景后，通常会以文字、图画、照片或者视频等方式将其记录下来，以作留念。就一张好的彩色照片而言，不仅有Demosaic、AWB、CCM、Gamma、降噪、锐化等ISP处理，还会有人为调优。在整个ISP处理流程中，影响颜色的模块有很多，但我们可将影响颜色的部分简单地抽象为如下所示的数学模型。 [RGB]in=([a00a01a02a10a11a12a20a21a22][rw
最小二乘法求色彩还原矩阵
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最小二乘法，色彩还原
CCM工作原理知识
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1.CCM概述 2.Knowledge of CMOS Sensor 3.Lens成像光路 4.产品的测试
CalCCM.m计算图像的color matrix
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输入图像的帧，计算出来ccm和awb的增益 % CORS = [CCM, WB_gain] = CalCCM(FRAME,FrameGR,width,height,bayer_order) % from frmae of photo, get the ccm data ,and AWBdata % Inputs: % FRAME, the image need capture in light box,and there is color checker % in the center of the photo. % Outputs: % CCM： CCM for the FRAME.
【ISP】CCM变换和标定
mjiansun的专栏
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今天聊一聊ISP当中的一个重要模块CCM；为什么ISP模块中要有这个模块呢，上面列的一堆原因，；CCM一般是3x3矩阵形式，也有3x4形式的，3x4形式主要是给rgb各自加一个offset上面的人眼rgb响应和sensor rgb响应曲线都是非线性的，所以指望通过一个CCM矩阵就得到匹配度很好的映射关系是不现实的。现实中，往往会标定很多个CCM，ISP在运行的时候根据照度，光源等等因素，选择两个最近的CCM插值得到最终的CCM；
ISP图像信号处理——白平衡校正和标定介绍以及C++实现
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从数码相机直接输出的未经过处理过的到平常看到的有一系列复杂的图像信号处理过程，称作ISP（Image Signal Processing）。这个过程会经过。人眼具有颜色恒常性，可以避免光源变化带来的颜色变化，但是图像传感器不具备这种特性，从而造成色偏，白平衡就是需要校正这个颜色的偏差。颜色恒常性是指在照度发生变化的条件下人们对物体表面颜色的知觉趋于稳定的心理倾向。色温描述的是具有一定表面温度的“黑体”(blackbody)的辐射光的光谱特性。
ISP图像调试----CCM
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如下是CCM的公式，其中[R,G,B]表示上一个模块即demosaic模块对图像进行插值后每个像素的RGB值；由公式1.2可以看出C11、C21和C31分别决定经过CCM后每个像素红色通道的饱和度、红通道中绿色的比例和红通道中蓝色的比例；C12、C22和C32分别决定经过CCM后每个像素绿色通道中红色的比例、绿色的饱和度和绿色通道中蓝色的比例；C13、C23和C33分别决定经过CCM后每个像素蓝色通道中红色的比例、蓝色通道中绿色的比例和蓝色通道的饱和度。
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海思3516DV300系列HiPQTools工具图像调试_AWB校定AWB标定前要先对黑白电平进行一次标定采集图像AWB工具标定导入raw，calibrate出结果把值填到对应的AWB模块里调节参数使得imatest工具检测过关 AWB标定前要先对黑白电平进行一次标定 采集图像 标准 X-Rite 24 色卡、照度为 600Lux 的多种均匀光源（左右两侧双光源，光源与色卡平面的夹角在 25° - 45°）， 需要标定的设备、色温计等。 在光源类型的选择上， 请尽量满足高（6500K 以上）， 中（50
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CCM 标定的原理是，使用 sensor 抓拍到的 24 色卡场景下前 18 个色块的实际颜色信息和其期望值，计算 3x3 的 CCM 矩阵。输入颜色经 CCM 矩阵处理得到的颜色与其期望值差距越小，则 CCM 矩阵就越理想。 海思CCM矩阵：8bit 小数精度。bit 15是符号位，0 表示正数，1表示负数。典型的三组 CCM 为D50，TL84，A 三个光源下的 CCM。典型的五组 CCM为 10K，D65，D50，TL84，A 五个光源下的CCM。优先红、绿、蓝纯色；...
海思CCM 标定注意事项
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12-21 453
根据给定的条件 Tpre*(100 - 6.25) > Tcurrent*(100 + 6.25)，我们确实需要找到前一组色温（Tpre）的一个值，使得它乘以93.75%大于本组色温（Tcurrent）乘以106.25%。即十进制的 141 转十六进制为 0x8d，负数-141 用十六进制表示为 0x808d。首先，计算本组色温（Tcurrent）的106.25%，即 4100 * 106.25%。然后，将这个结果除以93.75%，以找到满足条件的前一组色温（Tpre）。可参考以下 矩阵进行计算。
颜色校正矩阵（CCM）的简单介绍
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在ISP tuning过程中经常会遇到通过各个平台算法标定的颜色校正矩阵（CCM）不能完全满足需求的情况，比如饱和度偏低或者偏高，某个色块的色偏方向和对比机不同等，这个时候就需要自己手动去微调CCM中的某个值。
isp ccm matlab
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01-01
### ISP中的CCM实现 在图像信号处理(ISP)管道中，颜色校正矩阵(CCM)用于调整传感器捕捉的颜色以匹配人类感知的真实世界颜色[^1]。下面是一个简单的MATLAB函数来实现基于CCM的颜色矫正： ```matlab function correctedImage = applyColorCorrectionMatrix(image, ccm) % 将输入图片转换成double类型并缩放到0-1之间 imageDouble = im2double(image); % 提取RGB通道数据 rChannel = imageDouble(:, :, 1)'; gChannel = imageDouble(:, :, 2)'; bChannel = imageDouble(:, :, 3)'; % 组织像素值以便于矩阵乘法操作 pixelValues = [rChannel(:), gChannel(:), bChannel(:)]'; % 应用颜色校正矩阵 correctedPixelValues = ccm * pixelValues; % 归一化处理后的像素值以防溢出 maxVal = max(correctedPixelValues, [], 'all'); minVal = min(correctedPixelValues, [], 'all'); normalizedCorrectedPixels = (correctedPixelValues - minVal) ./ (maxVal - minVal); % 返回到原始尺寸并将范围恢复至0-1间 sizeOfOriginalImage = size(rChannel); reshapedChannels = reshape(normalizedCorrectedPixels', prod(sizeOfOriginalImage), []); correctedImage(:,:,1) = permute(reshape(reshapedChannels(:,1),sizeOfOriginalImage)', [2,1]); correctedImage(:,:,2) = permute(reshape(reshapedChannels(:,2),sizeOfOriginalImage)', [2,1]); correctedImage(:,:,3) = permute(reshape(reshapedChannels(:,3),sizeOfOriginalImage)', [2,1]); end ``` 此代码片段定义了一个名为`applyColorCorrectionMatrix`的函数，该函数接收两个参数：一个是待纠正的图像；另一个是要应用的颜色校正矩阵(ccm)。
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